- MySQL常用指令
凌武贰玖
#MySQLSQL数据库mysqloracle数据库
1.登录数据库•mysql-uusername-p:-u指定用户名,-p表示需要输入密码来登录MySQL数据库。2.查看数据库列表•SHOWDATABASES;:用于列出MySQL服务器中的所有数据库。3.创建数据库•CREATEDATABASEdatabase_name;:例如CREATEDATABASEmydb;可以创建一个名为mydb的数据库。4.选择数据库•USEdatabase_name
- 小结:策略路由(Policy-based Routing,PBR)
flying robot
HCIA/HCIP笔记
在华为设备上,策略路由(Policy-basedRouting,PBR)允许你根据流量的各种特征(如源IP、目标IP、源端口、目的端口、协议类型等)来选择流量的转发路径。华为的策略路由配置与其他厂商相似,但也有其独特的命令和配置方式。策略路由的基本概念策略路由通过路由策略(RoutePolicy)来配置,结合访问控制列表(ACL)或流量匹配条件,指定特定流量如何通过不同的出接口或下一跳转发。华为策
- 计算机毕业设计吊炸天Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_80213251
javajavaweb大数据课程设计python
开发技术SparkHadoopPython爬虫Vue.jsSpringBoot机器学习/深度学习人工智能创新点Spark大屏可视化爬虫预测算法功能1、登录注册界面,用户登录注册,修改信息2、管理员用户:(1)查看用户信息;(2)出行高峰期的10个时间段;(3)地铁限流的10个时间段;(4)地铁限流的前10个站点;(6)可视化大屏实时显示人流量信息。3、普通用户:(1)出行高峰期的10(5)可视化大
- Python 的 WebSocket 实现详解
王子良.
经验分享pythonwebsocket网络协议网络
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- Coverless Image Steganography Based on Generative Adversarial Network
旅人_Eric
无载体
基于生成对抗网络的无载体图像隐写技术摘要传统图像隐写技术:修改/嵌入到载体图像来传输秘密信息—>隐写工具很容易检测到载体图像的失真—>秘密信息的泄露无载体图像隐写技术:不修改载体图像就可以隐藏秘密信息。但存在容量低,质量差等问题。本文提出了一种基于生成对抗网络的无载体图像隐写技术,通过将秘密信息编码到载体图像中,用对抗来优化隐写图像的质量,同时很好的避开隐写分析工具的检测。介绍传统的隐写技术容易被
- Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景
Java资深爱好者
深度学习推荐算法
SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述:一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法:逻辑回归:用于二分类问题,通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机(SVM):用于分类和回归问题,通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
- Spark源码分析
陈同学�
sparkbigdatascala
Spark源码分析SparkonYarnclientCluster本质区别,driver位置不同1)有哪些不同得进程?2)分别有什么作用?3)Spark作业执行流程是什么样的跑yarn有--masteryarnCoarseGrainedExecutorBackend默认executor有两个CoarseGrainedExecutorBackendSparkSubmitApplicationMast
- Spark源码分析 – Shuffle
weixin_34292924
大数据
参考详细探究Spark的shuffle实现,写的很清楚,当前设计的来龙去脉HadoopHadoop的思路是,在mapper端每次当memorybuffer中的数据快满的时候,先将memory中的数据,按partition进行划分,然后各自存成小文件,这样当buffer不断的spill的时候,就会产生大量的小文件所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge,基于文件
- 机器学习的模型类型(Model Types)
路野yue
人工智能机器学习
1.传统机器学习模型线性模型(LinearModels):线性回归(LinearRegression):用于回归任务,拟合线性关系。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类任务,输出概率值。岭回归(RidgeRegression)和Lasso回归(LassoRegression):带正则化的线性回归。树模型(Tree-basedModels):决策树(DecisionTree):
- 跨越感官鸿沟:AGI多模态融合技术解析
.猫的树
AGI-通用人工智能多模态学习AGI深度学习
文章目录引言:当AGI开始拥有"五感"一、多模态认知的理论基础1.1人类感官系统的启示1.2多模态表示学习的数学框架二、多模态融合的核心技术2.1跨模态对齐架构Transformer-based模型2.2动态模态融合2.3多模态自监督学习三、关键技术挑战与突破3.1模态差异鸿沟3.2多模态时序同步3.3认知一致性维护四、AGI多模态系统的实现路径4.1感知-认知-决策闭环4.2世界模型构建4.3具
- DVWA指点迷津-XSS(DOM)
肉肉球麻里
网络安全安全xss安全漏洞
DOMBasedXSS特点既可能是反射型,也可能是存储型。利用前端的DOM树来造成XSS攻击。漏洞危害泄露用户的Cooike泄露用户的IP地址、浏览器信息篡改网页XSS钓鱼DVWALow应用防御措施仅有前端代码,服务器无任何防御措施攻击方式通过修改URL传递参数,构造XSS测试payloadPayload:?default=alert('xss')Medium应用防御措施服务器做了对“script
- 【大数据分析】Spark SQL查询:使用SQL命令
sword_csdn
Sparkspark数据分析sql
对于使用关系型数据库或分布式数据库的用户可能更容易和更自然地使用SQL,比如Hive。在SparkSQL编写SQL命令时,它们将被转换为DataFrame上的操作。通过连接到Spark的Thrift服务器,它们可以通过标准的JDBC或ODBC协议从应用服务器连接到Spark。Spark支持两种SQL方言:SQL和HQL。Spark社区推荐的是HQL,因为HQL具有更丰富的功能。要使用HQL,需要使
- 如何使用Spark SQL进行复杂的数据查询和分析
Java资深爱好者
sparksql大数据
使用SparkSQL进行复杂的数据查询和分析是一个涉及多个步骤和技术的过程。以下是如何使用SparkSQL进行复杂数据查询和分析的详细指南:一、准备阶段环境搭建:确保已经安装并配置好了ApacheSpark环境。准备好数据源,可以是CSV文件、JSON文件、Parquet文件等结构化数据,或者是日志文件、数据流等非结构化数据。数据读取:使用SparkSQL的DataFrameAPI读取数据。例如,
- 浅聊MySQL中的LBCC和MVCC
天天向上杰
mysql数据库
MySQL中的LBCC(Lock-BasedConcurrencyControl,基于锁的并发控制)和MVCC(Multi-VersionConcurrencyControl,多版本并发控制)是两种不同的并发控制机制,它们在实现方式、作用以及应用场景上存在显著的区别。一、LBCC(基于锁的并发控制)实现方式:LBCC主要通过锁机制来控制并发访问,包括行锁、表锁、间隙锁和临键锁等。行锁:锁定单个行记
- 基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现
usp1994
微信小程序小程序
基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现DesignandImplementationofaWeatherForecastPlatformBasedonWeChatMiniProgram完整下载链接:基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现文章目录基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现摘要第一章引言1.1研究背景1.2研究目的1.3研究方法1.4论文结构第二章相关技术介绍2.1微信小程序开发2.
- heidisql连接远程数据库_【已解决】HeidiSQL连接(登录)MySQL数据库报错10061问题...
weixin_39589511
heidisql连接远程数据库
windows核心编程---第六章线程的调度每个线程都有一个CONTEXT结构,保存在线程内核对象中.大约每隔20mswindows就会查看所有当前存在的线程内核对象.并在可调度的线程内核对象中选择一个,将其保存在CONTEXT结构的值载入c...【转】SQLite提示databasediskimageismalformed的解决方法SQLite有一个很严重的缺点就是不提供Repair命令.导致死
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
是纯一呀
WSLDockerAIspark分布式mllib
如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- 自动驾驶感知、端到端论文集(2024-10-11)
自动驾驶小学生
毫米波雷达摄像头多传感器融合
文章目录1.Detection2.Segmentation(Map)3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
- A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读
yangqoor
论文阅读
Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
CodePatentMaster
transformer深度学习人工智能AIGC架构
本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- 使用 Docker 部署 Apache Spark 集群教程
努力的小T
dockerdockersparklinux运维服务器云计算容器
简介ApacheSpark是一个强大的统一分析引擎,用于大规模数据处理。本文将详细介绍如何使用Docker和DockerCompose快速部署一个包含一个Master节点和两个Worker节点的Spark集群。这种方法不仅简化了集群的搭建过程,还提供了资源隔离、易于扩展等优势。前置条件在开始之前,请确保你的环境中已经准备好了以下组件:安装并运行DockerEngine。安装DockerCompos
- 笔记:DataSphere Studio安装部署流程
右边com
Java大数据
一、标准版部署标准版:有一定的安装难度,体现在Hadoop、Hive和Spark版本不同时,可能需要重新编译,可能会出现包冲突问题。适合于试用和生产使用,2~3小时即可部署起来。支持的功能有:数据开发IDE-Scriptis工作流实时执行信号功能和邮件功能数据可视化-Visualis数据质量-Qualitis(单机版)工作流定时调度-Azkaban(单机版)Linkis管理台二、基础环境准备2.1
- HIVE- SPARK
流川枫_
20210706hdfshivespark
日常记录备忘Hive修改字段类型之后(varchar->string)Hive可以查到数据,Presto查询报错;分区字段数据类型和表结构字段类型不一样;spark-sql分区表和非分区表兼容问题,不能关联可以建临时表把分区数据导入,用完数据将表删除;count有数据,select没数据可能是压缩格式所导致;优化合全量任务,之前是row_number()函数先插入当天增量,取出最新的数据插入全量表
- Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin
for your wish
Hive面试Interviewhivehadoop
Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示。参考链接:LanguageManualJoins-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundation1.Reduce/Common/ShuffleJoinReduceJoin在Hive中也叫CommonJoin或ShuffleJoin它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
- Spark中Dataset方法详解
小巫程序Demo日记
Spark+Hadoop学习sparkajaxjava分布式
一、数据清洗核心方法1.处理缺失值方法说明示例代码na().drop()删除包含空值的行Datasetcleaned=dataset.na().drop();na().fill(value)用指定值填充所有空值Datasetfilled=dataset.na().fill(0);na().fill(Map)按列填充不同值Mapfills=newHashMapunique=dataset.dropD
- 探索大数据处理:利用 Apache Spark 解锁数据价值
Echo_Wish
实战高阶大数据apachespark大数据
探索大数据处理:利用ApacheSpark解锁数据价值大家好,我是你们熟悉的大数据领域自媒体创作者Echo_Wish。今天,我们来聊聊如何利用ApacheSpark进行大规模数据处理。ApacheSpark作为一个快速、通用的集群计算框架,以其出色的性能和丰富的API,成为大数据处理的利器。那么,ApacheSpark究竟如何帮助我们高效处理海量数据?接下来,让我们一起深入探讨。一、ApacheS
- 最新Apache Hudi 1.0.1源码编译详细教程以及常见问题处理
Toroidals
大数据组件安装部署教程hudi1.0.1源码编译教程最新
1.最新ApacheHudi1.0.1源码编译2.Flink、Spark、Hive集成Hudi1.0.13.flinkstreaming写入hudi目录1.版本介绍2.安装maven2.1.下载maven2.2.设置环境变量2.3.添加Maven镜像3.编译hudi3.1.下载hudi源码3.2.修改hudi源码3.3.修改hudi-1.0.1/pom.xml,注释或去掉410行内容3.4.安装c
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目:APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)会议:20244thInternationa
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo